140万亿Token/天+百日千亿暴涨：AI真正的底层逻辑变了
No translated stories are available yet. Showing Traditional Chinese originals below.
By 香港通訊社編輯部
香港通訊社4月13日電：当两组数据同时出现时，市场其实已经给出了答案：
一是中国日均Token调用量突破140万亿，两年增长超过1,000倍；
二是“Token第一股”迅策，上市仅100天市值突破1,000亿港元，年内涨幅超过470%。
如果把这两件事割裂来看，很容易被解释为“技术突破”或“资金推动”，但如果放在同一框架下分析，就会发现，这不是一轮行情而是一次底层生产函数与估值体系的同时重构。
一、从“卖软件”到“卖Token”：商业模型发生根本变化
迅策的商业模式，看起来简单，但极具颠覆性：
• 将企业数据清洗与标准化
• 转换为可调用的Token
• 按调用次数收费
其核心公式可以被高度抽象为：收入 = Token价格 × 调用次数 × 使用深度，这与传统商业模式有本质区别：
过去企业的增长逻辑是：
• 客户数量增长
• 客单价提升
而现在，决定收入的变量变成：
• AI调用频率
• 使用深度
• 场景渗透率
这意味着，企业收入函数从线性增长切换为指数增长，因此，资本市场对其千亿估值，并不是基于当前12亿级收入，而是基于一个判断：一旦Token模式跑通，收入将随调用量指数放大。
二、140万亿Token：AI从“能力”变成“基础设施”
140万亿这个数字，真正重要的意义在于：AI已经从“工具”，变成“基础设施”。
行业正在完成一轮关键转变：
• 从训练驱动 → 调用驱动
• 从模型竞争 → 使用规模竞争
• 从一次性投入 → 持续性收费
这背后是一个更深层的变化：AI开始进入“生产阶段”。
而一旦进入生产阶段，所有问题都会回到最基本的经济逻辑：
👉 成本是什么？
👉 产出如何计量？
👉 收费权掌握在谁手里？
三、被忽视的核心变量：电力决定AI竞争力
很多人还在讨论模型能力，但在推理时代，一个更现实的事实是：AI的核心成本是电力。
在大规模推理场景下：
• 电力成本占比可达60%—70%
• 算力本质上是“电力的另一种表达”
这意味着：AI的本质不是算法，而是“用电生产智能”。
而中国在这一点上的优势，正在被快速放大：
• 西部风电、光伏 → 低成本能源
• “东数西算” → 算力与能源匹配
• 超大规模数据中心 → 成本持续下降
最终形成一条清晰的逻辑链：电力优势 → 算力优势 → Token优势 → 商业优势。
这也是为什么中国的Token调用量能够快速登顶的原因所在。
四、Token定价权：AI时代的“新电价”正在形成
另一个被市场低估的变化，是Token价格体系的建立。
近期，主要云厂商对Token价格进行调整，部分产品涨幅高达463%，这背后传递的信号非常明确：Token正在成为AI时代的“计价单位”——它的地位，类似于工业时代的“电价”。
谁掌握Token，就掌握：
• 收费权
• 利润空间
• 行业话语权
迅策的价值，不在于算力，而在于：它处于“成本端（电力）与定价端（Token）之间的关键节点”。
这类“中枢型公司”，在任何经济体系中，都会被赋予更高估值。
五、更深层的变化：数据第一次成为“资产”
过去十年，行业一直在讲“数据是新石油”，但始终存在一个问题：数据无法定价。
Token的出现，解决了这个问题：
• 数据 → 标准化
• 标准化 → Token
• Token → 可计量、可收费
这意味着数据完成了从“资源”到“资产”的跃迁，一旦成为资产就具备：
• 定价能力
• 交易能力
• 融资能力
• 证券化能力
这也是资本市场愿意提前给出高估值的根本原因。
六、港股的信号：新一轮定价权正在形成
迅策在港股完成百日千亿市值跃迁并非偶然，这反映出：
• 港股对“结构性增长”的定价更敏感
• 国际资本开始重新配置AI资产
• 新经济企业的估值逻辑正在重塑
本质上，这是一个重要信号：新一轮科技资产的定价权，正在重新回到香港市场。
七、结论：真正改变的，是生产函数
把所有现象归纳，可以得到三个核心判断：
1、Token爆发 → AI进入工业化阶段
2、电力主导 → 竞争核心从算法转向能源
3、Token计价 → 数据完成资产化
这意味着资本市场正在从“投资公司”转向“投资生产函数”，在这个新体系中：
• 电力，是原材料
• 算力，是生产线
• Token，是产品
• 平台，是定价权
最终可以归结为一句话：这不是一轮AI行情，而是一场“用电生产智能、用Token定价世界”的新工业革命。
（本文配图由AI生成）
原文來源：AI时代我的人生下半场